Een nieuw AI-model kan extreme gevolgen van de klimaatverandering veel nauwkeuriger en goedkoper voorspellen. “Dit kan een revolutie betekenen in hoe we ons voorbereiden op natuurrampen en omgaan met klimaatverandering.”
Van dodelijke overstromingen in Europa tot steeds hevigere tropische stormen: klimaatverandering maakt snelle en nauwkeurige weersvoorspellingen belangrijker dan ooit. Tot nu toe vertrouwden weersvoorspellingen op ingewikkelde computermodellen die enorme rekenkracht en jarenlange expertise vereisen. Het nieuwe model, Aurora genoemd, biedt een slimmere en snellere aanpak dankzij kunstmatige intelligentie.
Machine learning
Aurora is ontwikkeld door een team van Microsoft Research AI, dat onder meer datawetenschappers, meteorologen en klimaatexperten van de universiteiten van Amsterdam en Cambridge bij elkaar bracht.
“Aurora gebruikt de nieuwste technieken uit de machine learning om betere voorspellingen te doen over luchtkwaliteit, weer, oceaangolven en tropische stormen”, legt hoogleraar Max Welling (Universiteit van Amsterdam) uit. “Omdat het systeem minder rekenkracht nodig heeft, is het ook bruikbaar in regio’s zonder dure supercomputers.”
Miljoen uur
Aurora is getraind op meer dan een miljoen uur aan gegevens over de aarde en heeft geleerd om over de volgende weersverschijnselen betrouwbare voorspellingen te doen.
Tests tonen aan dat het in 74 procent van de gevallen al betere voorspellingen doet over luchtkwaliteit dan traditionele modellen. Voor oceaangolven is dat 86 procent, en voor tropische stormen zelfs 100 procent beter dan de voorspellingen van zeven internationale weerdiensten. Ook voor nauwkeurige lokale voorspellingen is het in 92 procent van de scenario’s beter dan toonaangevende modellen, vooral bij extreem weer.
In de toekomst kan het systeem ook getraind worden om overstromingsrisico’s, bosbranden of de impact op de oogst te voorspellen, maar ook bijvoorbeeld de opbrengst van wind en zonne-energie.
“Terwijl de wereld steeds vaker te maken krijgt met extreem weer, kan deze innovatie ons helpen om sneller te anticiperen in plaats van achteraf te reageren”, zegt Welling.
—
We vinden dit goed nieuws omdat het aansluit bij meerdere Sustainable Development Goals (SDG’s). Hieronder de belangrijkste:
✅ SDG 13 – Klimaatactie
Rechtstreeks relevant: het AI-model helpt om beter te anticiperen op de gevolgen van klimaatverandering, zoals extreme weersomstandigheden, overstromingen en bosbranden.
Onderbouwt beleid en voorbereiding: betere voorspellingen betekenen betere preventie en planning.
✅ SDG 11 – Duurzame steden en gemeenschappen
Veerkracht tegen rampen: nauwkeurige weersvoorspellingen versterken de weerbaarheid van steden en regio’s tegen natuurrampen.
Lokale toepassingen: ook in gebieden zonder geavanceerde infrastructuur kunnen dankzij Aurora tijdig maatregelen genomen worden.
✅ SDG 9 – Industrie, innovatie en infrastructuur
Innovatieve technologie: het gebruik van AI en machine learning in meteorologie is een voorbeeld van technologische vernieuwing.
Digitale inclusie: door lagere rekenkrachtvereisten kunnen ook ontwikkelingslanden toegang krijgen tot geavanceerde voorspellingen.
✅ SDG 2 – Geen honger
Impact op landbouw: toekomstige toepassingen van Aurora kunnen oogstvoorspellingen verbeteren en landbouwers helpen anticiperen op klimaateffecten.
✅ SDG 7 – Betaalbare en duurzame energie
Voorspellingen voor wind en zon: Aurora kan helpen bij de inschatting van energieopbrengst uit hernieuwbare bronnen.
